은행의 대화형 AI: 활용 사례, 이점, 예시

금융기관은 고객의 업무 시간이나 수업 일정과 겹치는 짧고 제한적인 영업시간을 운영하는 경우가 많습니다. 은행에 대화형 AI를 도입하면 운영 비용을 늘리지 않고도 고객에게 24시간 연중무휴 서비스를 제공해 이러한 공백을 메울 수 있습니다. 영업시간 중에도 AI 에이전트는 일상적인 질문에 답하고, 고객 신원을 확인하며, 결제 분쟁까지 처리해 긴 대기 시간을 줄입니다.

이러한 자동화 서비스가 제공하는 비용 효율성과 향상된 고객 경험 덕분에 대화형 AI는 은행 업무의 핵심 요소로 자리 잡았습니다. 하지만 챗봇이 빠르게 확산된다고 해서 반드시 이점만 있는 것은 아닙니다. 미국 소비자금융보호국(CFPB)은 2023년에 미국 상위 10개 은행이 이미 워크플로에 챗봇을 추가했으며, 미국인의 3분의 1 이상이 이 봇과 상호작용했다고 보고했습니다. 그러나 CFPB는 이들 봇의 성능에도 문제가 있음을 발견했으며, 이는 실제 해결책과 명확한 상담원 연결이 더욱 중요하다는 점을 보여줍니다.

이 가이드에서는 은행의 대화형 AI가 무엇인지, 그리고 현대 금융팀이 민감한 데이터를 보호하면서 고객 상호작용에 사람 수준의 대화를 제공하기 위해 대규모 지원 파이프라인을 구축하는 방법을 설명합니다. 또한 은행에서 사용하는 인공지능 기술 유형과 여러 채널에서 성공을 측정하는 방법도 살펴봅니다.

요약

• 은행의 대화형 AI는 자연어 요청을 처리하는 에이전트를 사용해 고객에게 24시간 연중무휴 지원을 제공합니다.
• 고객은 대화형 뱅킹을 통해 일상적인 문의를 해결하거나 처리 중인 계좌 문제의 업데이트를 받는 등의 작업을 빠르게 처리할 수 있습니다.
• 안전한 대화형 뱅킹 시스템은 엄격한 사이버 보안 프로토콜과 SOC 2 Type II, ISO 27001, PCI DSS 준수로 금융 데이터를 보호합니다.
• 운영 책임자는 최초 문의 해결률과 상담원 이관 빈도 같은 핵심 지표를 측정해 다양한 뱅킹 챗봇 활용 사례의 성과를 추적합니다.
• 영향력이 큰 챗봇 활용 사례로는 계좌 온보딩, 결제 알림, 분쟁 접수, 사기 알림 등이 있습니다.
• 음성 에이전트를 사용하면 고객은 수십 개 언어로 더 빠른 응답을 받으며 자연스럽게 대화하듯 전화 뱅킹 업무를 처리할 수 있습니다.

은행의 대화형 AI란 무엇인가요?

은행의 대화형 AI는 자동화된 채팅 및 음성 시스템을 사용해 은행 관련 상호작용을 처리하고 고객 문의를 해결합니다. 모든 요청을 상담원에게 연결하는 대신, 이러한 AI 에이전트는 해결할 수 없는 문제이거나 고객이 명시적으로 요청한 경우에만 상담원에게 이관합니다.

이러한 챗봇은 경직된 스크립트를 따르는 기본 규칙 기반 모델과 다릅니다. 최신 대화형 뱅킹 플랫폼은 자연어를 이해하고 실제 계좌 맥락을 불러옵니다. 이 시스템은 정보 요청, 의도 해석, 사용자 신원 확인, 복잡한 워크플로의 실시간 해결 같은 작업을 처리합니다.

즉, 대화형 AI를 사용하면 고객은 상담원과 대화하듯 은행에 말하거나 글을 입력할 수 있습니다. 

은행은 어떤 유형의 AI를 사용하나요?

금융기관은 고객 대면 업무와 백오피스 업무 모두에 AI 모델을 도입합니다. 고객 경험과 지원을 위한 AI 모델이 필요할 뿐 아니라, 위험 관리와 사기 탐지 등을 위한 특화 모델도 사용합니다. 

워크플로를 최적화하기 위해 사용하는 핵심 기술은 다음과 같습니다.

• 대화형 AI: 자연어 처리(NLP)를 기반으로 하는 대화형 AI는 실시간 음성 및 채팅 상호작용을 통해 고객 대면 역할을 수행합니다. 예를 들어 은행에 도입된 ElevenAgents는 NLP를 사용해 사용자 의도를 해석하고 채널 전반에서 일상적인 거래를 처리합니다.
• 생성형 AI: 생성형 AI도 NLP를 사용하지만 이미지 같은 다른 유형의 데이터도 수집할 수 있습니다. 생성형 AI 에이전트는 내부 조사를 가속하고, 복잡한 문서를 분석하며, 은행 직원을 위한 보고서 초안을 작성합니다. 이러한 관리 업무 활용 사례는 챗봇 구동과 같은 고객 대면 업무와 구분됩니다.
• 머신러닝: ML 모델은 거래 이력과 과거 데이터를 분석해 잠재적 사기를 실시간으로 식별하고 필요에 따라 위험 점수를 산정합니다. 또한 이 알고리즘은 네트워크 활동을 지속적으로 모니터링해 이상 징후를 파악하고 의심스러운 거래를 차단합니다.

은행의 대화형 AI vs. 챗봇 vs. IVR

은행은 수년간 전화 메뉴와 스크립트 기반 챗봇을 사용해 왔습니다. 대화형 AI는 은행 시스템과 더 자연스럽게 상호작용하는 방식을 구축한다는 점에서 다른 접근 방식을 취합니다.

세 가지 접근 방식의 실제 차이점은 다음과 같습니다.

IVR과 AI 음성 에이전트가 기존 옵션과 어떻게 다른지 자세히 알아보세요. 대부분의 은행에서 실용적인 방법은 명확한 상담원 이관과 가드레일을 갖춘 개방형 요청용 대화형 AI입니다.

대화형 뱅킹과 기존 뱅킹 비교

현대 금융기관은 서비스를 자동화해 마찰을 줄이고 정적인 고객 서비스를 혁신한 핀테크 기업과의 경쟁이 심화되는 상황에 직면해 왔습니다. 많은 기업이 사람과 AI 에이전트를 활용한 채팅으로 24시간 연중무휴 지원도 제공했습니다.

대형 금융기관의 운영 책임자들은 자동화 워크플로를 도입해 이러한 흐름을 따라잡고 은행 AI의 모든 이점을 실현하고 있습니다. 이러한 변화는 고객 편의성을 우선시하는 동시에 컨택 센터 운영 비용을 줄입니다.

최신 대화형 뱅킹과 기존 시스템을 비교하면 다음과 같습니다.

일부 은행은 기존 뱅킹과 대화형 뱅킹의 중간 단계에 있습니다. 그러나 현대 뱅킹의 모든 이점을 최적화하려면 고급 대화형 AI 시스템을 포함하는 워크플로 변화가 필요합니다.

음성 AI를 활용한 전화 뱅킹: 음성 에이전트의 통화 처리 방식

전화 뱅킹은 일부 고객에게 익숙한 정적인 메뉴와 가장 큰 차이를 느낄 수 있는 대화형 AI 영역입니다. 음성 에이전트는 고객의 말을 듣고 원하는 바를 이해한 뒤 자연스러운 음성으로 실시간 응답합니다. 

좋은 통화 경험은 다섯 가지로 요약됩니다. 발신자 확인, 말의 내용 이해, 신속한 응답, 자연스러운 끼어들기 처리, 그리고 적절한 순간에 상담원에게 연결하는 것입니다. 

아래에서는 통화가 시작부터 끝까지 진행되는 과정을 살펴봅니다.

1) 발신자 확인

모든 통화는 같은 질문으로 시작합니다. 누구신가요? 에이전트는 계좌 정보를 공유하기 전에 발신자가 제공한 전화번호와 기타 세부 정보를 사용해 CRM이나 핵심 뱅킹 플랫폼 같은 연결된 시스템에서 발신자 기록을 조회합니다. 이후 등록된 정보를 확인하도록 요청하며 안전한 발신자 식별 워크플로를 사용합니다. 

각 은행은 자체 확인 요건을 설정하며, 에이전트는 은행이 정의한 동일한 단계를 적용합니다. 음성 에이전트 통합 가이드에서는 에이전트가 통화 중 고객 기록을 읽고 업데이트하는 방식을 설명합니다.

발신자가 확인되면 에이전트는 요청 내용을 이해하는 데 집중할 수 있습니다.

2) 발신자 이해

지역이나 국가에 따라 고객의 말하는 방식은 다를 수 있습니다. 에이전트는 이를 정확하게 이해하고 고객에게 맞는 방식으로 응답할 수 있어야 합니다. 

ElevenAgents가 은행 고객을 지원하는 데 도움이 되는 구성 요소는 다음과 같습니다.

• 모든 발신자의 말 듣기: Scribe v2는 90개 이상의 언어로 음성을 전사합니다. 핵심 용어 프롬프팅을 사용하면 제품명과 은행 용어를 추가해 정확하게 전사할 수 있습니다. Scribe v2 real-time은 최대 50개의 핵심 용어를 지원합니다. 
• 발신자 언어로 응답하기: Eleven v4 Turbo는 90개 이상의 언어와 억양을 지원합니다. 모든 음성은 에이전트가 지원하는 모든 언어를 구사할 수 있으며 통화 중에도 언어를 전환할 수 있습니다. 또한 음성은 대화 차례와 언어가 바뀌어도 동일한 정체성을 유지합니다. Revolut의 에이전트는 예를 들어 실시간으로 언어를 감지하고 전환하며, 31개 이상의 언어로 운영됩니다. 
• 신뢰할 수 있는 음성으로 제공하기: 억양, 톤, 스타일별로 필터링된 90개 이상의 언어, 17,500개 이상의 음성 중에서 선택하거나 짧은 녹음으로 음성을 복제해 고객이 모든 통화에서 같은 음성을 듣게 할 수 있습니다. 
• 은행 용어 정확히 발음하기: 발음 제어를 사용하면 음소 규칙이나 인라인 IPA를 통해 브랜드명, 기술 용어, 지명을 에이전트가 발음하는 방식을 세밀하게 조정할 수 있습니다. “IBAN 송금”이 대표적인 예입니다.

3) 신속한 응답

에이전트가 어색한 침묵 없이 응답하고 바로 그 순간에 적합한 음성으로 말해야 통화가 자연스럽게 느껴집니다. ElevenLabs는 실시간 대화를 위해 구축된 음성 모델인 Eleven v4 Turbo의 응답 시간이 약 100밀리초라고 보고합니다. 

2026년 9월 실시한 ElevenLabs 벤치마크에서 WebSocket 스트리밍을 통한 Eleven v4 Turbo는 요청부터 들을 수 있는 음성이 출력될 때까지의 중앙값 시간이 142밀리초였습니다. 동일한 스크립트와 기본 설정으로 테스트한 경쟁 TTS 모델은 262~814밀리초 범위였습니다.

모든 은행 통화가 같지는 않습니다. 잔액 확인, 납부 계획, 사기 알림은 각각 다르게 받아들여지며, Eleven v4 Turbo를 탑재한 ElevenAgents는 통화 중 발신자의 감정에 맞춰 톤을 조정합니다. 고객이 답답해할 때는 더 차분하게, 혼란스러워할 때는 더 명확하게 응답합니다. 오디오 태그와 대화 맥락을 활용하면 전달 방식을 더욱 세밀하게 조정할 수 있습니다. 빠르고 적절한 톤의 응답은 발신자가 자연스럽게 끼어들 수 있게 하며, 이때 대화 차례 관리가 중요해집니다. 

4) 자연스러운 끼어들기 처리

발신자는 말을 끊거나, 멈추거나, 문장 중간에 생각을 바꿉니다. 좋은 에이전트는 이러한 중단에도 대화 속도를 유지합니다. ElevenAgents에서는 전용 대화 차례 관리 모델이 끼어들기와 대화 타이밍을 관리합니다. Eleven v4 Turbo를 사용하면 발신자가 말을 끊는 순간 에이전트는 단어 중간에도 멈추고, 수정 내용을 반영해 같은 차례에서 새 질문에 답합니다. 

5) 적절한 순간에 상담원에게 연결

좋은 에이전트는 자신의 한계도 압니다. 도움이 필요한 고객, 불만 사항, 사기 의심 건은 맥락이 풍부한 정보를 빠르게 전달하며 상담원에게 이관해야 합니다. 고객이 처음부터 다시 설명할 필요가 없도록 대화 내용을 요약해 상담원에게 전달해야 합니다.

어떤 상황에서 상담원 이관을 실행할지는 각 은행이 결정하며, 에이전트는 모든 통화에서 해당 규칙을 적용합니다.

이 다섯 가지 요소가 함께 작동하면 음성 에이전트와의 대화는 고객이 사람 상담원과 나누는 대화와 비슷하게 느껴집니다. 더 나은 통화 경험은 기관에 대한 신뢰를 형성하고, 시간이 지날수록 더 깊은 참여와 고객과의 더 강한 관계로 이어집니다.

은행에서 대화형 AI의 이점

수동 지원 대기열을 자동화된 해결로 대체하면 대형 금융기관도 핀테크 기업이 가진 민첩성을 확보할 수 있습니다. 대화형 AI는 컨택 센터의 운영 방식을 바꾸고 확장성과 고객 경험을 개선합니다. 많은 금융기관이 파이프라인을 최적화하기 위해 ElevenAgents를 도입하는 이유는 다음과 같습니다.

대기 시간 및 콜센터 부하 감소

McKinsey & Company는 은행에 대화형 AI를 도입하면 평균 처리 시간이 10~20% 감소하고 전체 통화량은 최대 40% 감소한다고 보고합니다. 콜센터 부하 감소는 금융기관의 운영 비용 절감으로도 이어집니다. KeyBank CEO는 2026년 초 투자자들에게 AI가 처리하는 통화 비용은 약 35센트인 반면 상담원이 처리하는 통화는 약 9달러로, 비용을 크게 줄일 수 있다고 말했습니다.

음성 및 채팅 전반의 지속적인 가용성

음성 및 채팅 에이전트는 고객이 필요로 할 때 언제든 24시간 이용할 수 있습니다. 이러한 고품질 지원의 상시 가용성은 다음과 같은 고객 경험 지표를 높입니다.

• 고객 만족도(CSAT) 및 순추천지수(NPS): 디지털 채널을 사용하는 고객 전반의 만족도를 측정합니다.
• 자동 해결률: 사람의 개입 없이 자동화 시스템만으로 완전히 해결된 문의의 비율을 추적합니다.
• 최초 문의 해결률(FCR): FCR은 은행과 처음 접촉했을 때 완료된 작업의 비율을 측정합니다.
• 고객 이탈 및 유지율: 고객이 계좌를 유지하거나 은행에 충성하는 기간을 추적합니다.

대규모 환경에서도 일관되고 규정을 준수하는 응답

자동화는 작업을 간소화하고 최적화하여 품질 보증을 개선하며, QA 비용을 줄입니다 최대 30%까지 줄일 수 있습니다. 또한 규제 기관과 감사자가 확인할 수 있는 명확한 감사 추적을 바탕으로 수백만 건의 상호작용에서 엄격한 정책 가드레일을 적용합니다. 조직은 SOC 2 Type II 및 PCI DSS 표준을 충족하는 플랫폼을 선택해 규정 준수를 더욱 강화할 수 있습니다. 또한 음성 에이전트를 핵심 원장에 연결하면 수동 입력과 그로 인해 발생할 수 있는 오류를 줄일 수 있습니다.

고객 여정 전반의 뱅킹 챗봇 활용 사례

은행은 계좌 보유자가 지원을 필요로 할 때뿐 아니라 고객 여정 전반에 대화형 AI를 배포함으로써 그 이점을 더욱 확대할 수 있습니다. 은행이 AI를 어떻게 사용하는지 궁금하다면, 현대 에이전트가 기본 고객 지원 역할을 넘어 백엔드 시스템에서 엔드투엔드 금융 워크플로를 실행하는 다음 사례를 살펴보세요.

• 사전 판매 및 온보딩: 가상 어시스턴트가 신청자의 필요에 맞는 상품 선택을 돕고, 고객확인제도(KYC) 문서를 수집하며, 계좌 개설 절차를 간소화해 이탈률을 줄입니다.
• 계좌 관리: 자동화 에이전트가 잔액 확인, 비밀번호 재설정, 일상적인 자금 이체처럼 대량으로 발생하는 뱅킹 챗봇 업무를 처리합니다.
• 분쟁 접수 및 알림: 자동화 워크플로가 고객에게 다가오는 결제일을 알리고 음성 또는 채팅으로 구조화된 분쟁 청구를 처리합니다.
• 사기 알림 및 복구: 시스템이 은행과 계좌 보유자에게 잠재적 사기를 알리고, 몇 초 안에 탈취된 카드나 계좌를 동결할 수 있습니다.
• 계좌 해지 및 고객 유지: 자동화 에이전트는 이탈 신호를 감지하고 고객 유지에 도움이 되는 맞춤형 혜택이나 대체 상품 추천을 제시할 수 있습니다.

은행의 생성형 AI가 고객 대화를 개선하는 방법

생성형 AI는 정확하고 맥락을 이해하는 응답을 생성해 고객 대화를 개선합니다. AI 모델은 검색 증강 생성(RAG)을 사용해 이러한 응답을 실시간 계좌 데이터와 회사 정책에 기반하도록 만듭니다. 경직된 의사결정 트리나 사전 스크립트 채팅과 달리, RAG 기반 모델은 거래 이력과 개별 계좌 데이터를 분석해 동적이면서 사실에 근거한 답변을 제공합니다.

그럼에도 금융기관은 생성형 AI를 고객 대면 상호작용에 직접 배포하는 데 신중한 태도를 유지합니다. 환각, 부정확한 안내 또는 AI 에이전트가 의도적인 공격을 견디지 못하는 상황은 금융기관에 재앙적인 결과를 초래할 수 있습니다. 

잘못된 진술에는 업계에서 심각한 처벌이 따르므로, 은행은 일반적으로 생성형 AI 기술을 내부 및 백오피스 용도에 우선 적용합니다. 하지만 핀테크 기업이 더 나은 고객 경험을 위해 생성형 AI를 과감하게 도입하면서, 더 많은 금융기관도 안전한 구현 방식을 찾고 있습니다.

안전하고 규정을 준수하는 은행 음성 경험 구축 방법

안전한 음성 에이전트 배포에 전념하는 금융기관은 대화형 AI 제공업체의 엔터프라이즈급 보안 및 규정 준수 표준을 평가해야 합니다. 확인해야 할 주요 인증은 다음과 같습니다.

• SOC 2 Type II: 플랫폼이 보안, 데이터 개인정보 보호 및 운영 가용성을 위한 엄격하고 독립적으로 감사된 통제를 유지함을 보여줍니다.
• PCI DSS: 결제 데이터의 저장, 처리 및 전송을 위한 필수 글로벌 보안 통제를 규정합니다.
• ISO 27001: 특히 금융 정보처럼 민감한 데이터를 처리하는 조직의 정보 보안 관리에 대한 국제적 기준 역할을 합니다.

은행은 민감한 금융 데이터를 보호하기 위해 Zero Retention Mode도 고려해야 합니다. 이 기능은 모델이 상호작용의 오디오와 텍스트를 일시적으로 처리한 후 필요한 작업을 수행하는 즉시 삭제하도록 보장합니다. 이를 통해 모델이 뱅킹 시스템 외부에 민감한 데이터 포인트를 저장하지 못하게 합니다.

은행은 고객 데이터가 현지 지리적 관할권 내에 유지되도록 지역별 데이터 레지던시 통제도 고려해야 합니다. 예를 들어 GDPR은 유럽연합 및 유럽경제지역의 개인 데이터가 해당 지역 밖으로 이전되는 방식을 제한하며, FINMA는 스위스 은행에 대한 요건을 설정합니다.

은행에서 대화형 AI 성과를 측정하는 방법

속도와 응답 시간은 AI 모델의 성능 및 비용 효율성을 판단하는 훌륭한 출발점입니다. 하지만 운영 책임자는 실제 운영 영향과 서비스 품질을 판단하기 위해 이러한 기본 지표를 넘어 살펴봐야 합니다.

추적해야 할 세 가지 주요 지표는 다음과 같습니다.

• 해결률: 후속 조치 없이 해결된 고객 문의의 비율을 측정합니다.
• 상담원 이관률: AI 모델이 문제를 해결하지 못했을 때 고객이 상담원의 도움을 받기 위해 문의를 이관하거나 해결 단계를 높여야 하는 빈도를 추적합니다.
• 규정 준수 점검: 고객 확인, KYC 문서, 정확한 응답 등 의무적인 금융 규정을 에이전트가 엄격히 준수하도록 적용하는지 감사합니다.

대화형 AI 측정 가이드에서 평가 프레임워크와 테스트 방법론을 더 자세히 살펴보세요.

ElevenAgents로 은행의 규제 절차를 관리하는 방법

은행이 가장 자주 묻는 질문은 AI 에이전트가 대화를 할 수 있는지 여부만이 아니라, 은행의 리스크 팀이 이를 승인할 수 있는지입니다. ElevenAgents는 안전한 배포를 위해 설계되었으며, 리스크 및 규정 준수 팀에 가장 중요한 네 가지 통제 기능을 제공합니다.

• 규제 절차의 고정 규칙: 고위험 절차는 결정론적 워크플로로 실행됩니다. 예를 들어 인증을 통과하기 전까지 에이전트는 어떤 계좌 데이터도 공유할 수 없습니다.
• 모든 작업의 감사 추적: 에이전트가 수행하는 모든 작업은 추론 요약과 함께 기록되므로, 모든 결정은 감사인이나 검사관에게 설명할 수 있습니다.
• 완전한 가시성과 제어: 팀은 에이전트의 모든 단계를 확인하고 편집할 수 있으며, 모의 통화에서 변경 사항을 테스트한 뒤 전체 적용 전에 일부 통화에 먼저 배포할 수 있습니다. 직접 운영하고 싶지 않다면 ElevenLabs의 FDE가 함께 운영할 수 있습니다.
• 사람의 도움이 필요한 순간을 위한 상담원: 도움이 필요한 고객, 불만 사항, 사기 의심 건은 전체 대화 맥락과 함께 상담원에게 이관됩니다.

금융 서비스에서 대화형 AI의 실제 활용: ElevenLabs 고객 사례

대화형 AI는 생성 모델이 금융기관의 자체 데이터에 기반하고 명확한 상담원 이관과 결합될 때 금융 서비스에서 효과를 발휘합니다. ElevenLabs 고객 두 곳의 실제 고객 통화 사례를 통해 이를 확인할 수 있습니다.

활용 사례 한눈에 보기

Customers Bank

업계 평균의 거의 두 배에 달하는 순추천지수로 알려진 자산 250억 달러 규모의 미국 은행 Customers Bank는 ElevenAgents로 구축한 세 가지 에이전트를 도입하고 있습니다. 계좌 문의, 카드 서비스, 이체를 위한 24시간 음성 및 채팅 에이전트, 신규 고객의 계좌 개설을 안내하는 온보딩 에이전트, 실시간 통화 중 컨택 센터 직원을 지원하는 실시간 코칭 에이전트입니다. 모든 에이전트는 상담원 연결 경로를 포함합니다.

Customers Bank 사례를 읽어보세요.

Klarna: 미국 전화 지원에서 즉각적인 답변

Klarna는 미국 내 3,500만 모든 Klarna 고객이 이용할 수 있도록, ElevenAgents로 구축한 음성 에이전트를 미국 고객 전화 지원의 1차 응대 창구로 도입했습니다.

• 에이전트의 역할: 상품 안내, 결제 상태, 다음 단계와 같은 정보성 통화를 처리합니다. 관련 맥락을 수집하고 복잡하거나 민감한 상황을 감지하면 상담원에게 이관합니다.
• 결과: Klarna는 에이전트가 처리하는 고객 문의의 해결 속도가 최대 10배 빨라졌으며, 간단하고 대량으로 발생하는 요청의 전화 대기열도 짧아졌다고 보고합니다.
• 방식: 고객은 언제나 상담원에게 연결될 수 있으며, 대화에 상담원이 필요하면 에이전트가 이관합니다.

Klarna 사례 읽기

두 배포 사례 모두 위에서 설명한 패턴을 따릅니다. 기업의 자체 데이터에 기반해 답변하고, 연결된 시스템에서 작업을 수행하며, 요청에 사람이 필요할 때 상담원에게 이관합니다. ElevenAgents가 자체 워크플로에 어떻게 적용되는지 알아보려면 금융 서비스를 위한 ElevenAgents를 살펴보세요.

은행 고객 서비스를 위한 ElevenAgents 시작하기

ElevenAgents는 금융기관이 보안과 규정 준수를 유지하면서 대화형 AI 모델의 이점을 안심하고 활용할 수 있도록 지원합니다. 

ElevenLabs는 엔터프라이즈 규정 준수를 위해 SOC 2, PCI DSS, GDPR 표준과 Zero Retention 모드를 지원하도록 에이전트를 구축했습니다. 향상된 고객 경험이 민감한 금융 데이터 노출을 대가로 얻어져서는 안 된다는 것이 ElevenLabs의 목표입니다.

업무 시간 외 지원부터 시작하든 하나의 대량 요청 유형부터 시작하든, ElevenLabs 팀은 은행이 첫 번째 에이전트의 범위를 정하고, 검증하고, 배포하는 방법과 리스크 및 보안 검토에서 요구할 증빙 자료까지 안내해 드립니다. 금융 서비스를 위한 ElevenAgents에 대해 자세히 알아보거나 영업팀에 문의하여 지금 시작하세요.

은행의 대화형 AI에 관한 자주 묻는 질문